This paper considers the rail crane scheduling problem which is defined as determining the sequence of loading/unloading container on/from a freight train. The objective is to minimize the weighted sum of the range of order completion time and makespan. The range of order completion time implies the difference between the maximum of completion time and minimum of start time of each customer order consisting of jobs. Makespan refers to the time when all the jobs are completed. In a rail freight terminal, logistics firms as a customer wish to reduce the range of their order completion time. To develop a methodology for the crane scheduling, we formulate the problem as a mixed integer program and develop three metaheuristics, namely, genetic algorithm, simulated annealing, and tabu search. To validate the effectiveness of heuristic algorithms, computational experiments are done based on a set of real life data. Results of the experiments show that heuristic algorithms give good solutions for small-size and large-size problems in terms of solution quality and computation time.
Purpose: This study deals with a production planning and scheduling problem to minimize the total weighted tardiness on hybrid flow shop with sets of non-identical parallel machines on stages, where parallel machines in the set are dedicated to perform specific subsets of jobs and sequence-dependent setup times are also considered. Methods: A two-stage approach, that applies MILP model in the 1st stage and dispatching rules in the 2nd stage, is proposed in this paper. The MILP model is used to assign jobs to a specific machine in order to equalize the workload of the machines at each stage, while new dispatching rules are proposed and applied to sequence jobs in the queue at each stage. Results: The proposed two-stage approach was implemented by using a commercial MILP solver and a commercial simulation software and a case study was developed based on the spark plug manufacturing process, which is an automotive component, and verified using the company's actual production history. The computational experiment shows that it can reduce the tardiness when used in conjunction with the dispatching rule. Conclusion: This proposed two-stage approach can be used for HFS systems with dedicated machines, which can be evaluated in terms of tardiness and makespan. The method is expected to be used for the aggregated production planning or shop floor-level production scheduling.
Kim, Jin-ku;Lim, Jong-bum;Cho, Woo-cheol;Shin, Kwang-Sik;Kim, Hoshik;Lee, Hyuk-Jun
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권6호
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pp.808-816
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2016
As the number of CPU/GPU cores and IPs in SOC increases and applications require explosive memory bandwidth, simultaneously achieving good throughput and fairness in the memory system among interfering applications is very challenging. Recent works proposed priority-based thread scheduling and channel partitioning to improve throughput and fairness. However, combining these different approaches leads to performance and fairness degradation. In this paper, we analyze the problems incurred when combining priority-based scheduling and channel partitioning and propose dynamic priority thread scheduling and adaptive channel partitioning method. In addition, we propose dynamic address mapping to further optimize the proposed scheme. Combining proposed methods could enhance weighted speedup and fairness for memory intensive applications by 4.2% and 10.2% over TCM or by 19.7% and 19.9% over FR-FCFS on average whereas the proposed scheme requires space less than TCM by 8%.
This paper considers a transporter scheduling problem under dynamic block transportation environment in shipbuilding. In dynamic situations, there exist the addition or cancellation of block transportation requirements, sudden breakdowns and maintenance of transporters. The transportation of the blocks in the shipyard has some distinct characteristics. Some blocks are available to be picked up at a specific time during the planning horizon while some other blocks need to be delivered before a specific time. These requirements cause two penalty times : 1) delay times incurred when a block is picked up after a required start time, and 2) tardy times incurred when a block shipment is completed after the required delivery time. The blocks are located at different areas in the shipyard and transported by transporters. The objective of this paper is to propose heuristic algorithms which minimize the weighted sum of empty transporter travel times, delay times, and tardy times. Four heuristic algorithms for transporter scheduling are proposed and their performance is evaluated.
In the past decades, several algorithms based on evolutionary approaches have been proposed for solving job shop scheduling problems (JSP), which is well-known as one of the most difficult combinatorial optimization problems. Most of them have concentrated on finding optimal solutions of a single objective, i.e., makespan, or total weighted tardiness. However, real-world scheduling problems generally involve multiple objectives which must be considered simultaneously. This paper proposes an efficient particle swarm optimization based approach to find a Pareto front for multi-objective JSP. The objective is to simultaneously minimize makespan and total tardiness of jobs. The proposed algorithm employs an Elite group to store the updated non-dominated solutions found by the whole swarm and utilizes those solutions as the guidance for particle movement. A single swarm with a mixture of four groups of particles with different movement strategies is adopted to search for Pareto solutions. The performance of the proposed method is evaluated on a set of benchmark problems and compared with the results from the existing algorithms. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm is capable of providing a set of diverse and high-quality non-dominated solutions.
KOINONIA는 고속 무선개인네트워크(Wireless Personal Area Network: WPAN) 기술로 개인 영역에서 고속의 데이터 전송과 멀티미디어 트래픽 전송을 지원하기 위해 개발되었다. 마스터와 슬레이브가 스타 토폴로지 형태로 피코넷을 구성한다. 멀티미디어 트래픽의 QoS를 위해 마스터가 슬레이브의 요청을 받아 채널을 할당해주는 TDMA방식의 매체 접근 방법을 사용하는데, 이때 마스터가 각 할당요청에 대해 스케줄링을 하는 방법이 네크워크 전체의 성능에 크게 영향을 끼치게 된다. 따라서 채널을 효율적으로 사용하고 멀티미디어 트래픽의 QoS를 효과적으로 보장하기 위해서는 효율적인 채널 할당 스케줄링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 슈퍼프레임의 길이와 관계없이 일정 간격으로 채널 타임을 할당할 수 있는 스케줄링 및 CAC(Connection Admission Control) 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 채널 사용과 QoS 측면에서 효과적임을 보였다. 또한 제안한 알고리즘은 기본적인 스케줄링 기법인 WRR(Weighted Round-Robin)에 비해 데이터 특성에 맞게 채널 타임을 할당하므로 채널타임 절약과 더불어 전력소비도 절약할 수 있다.
본 연구에서는 상위 수준 합성에서 시간 제약과 하드웨어 제약을 동시에 고려하여 에너지 소모를 최소로 줄이는 다중 전압스케줄링 방법을 개발하였다. 기존의 다중 전압 스케줄링에서는 임계 경로에 있는 연산에 대해 높은 전압을 할당하고, 임계 경로에 있지 않은 연산에 대해서는 낮은 전압을 할당하는 방법을 주로 사용하였다. 우리는 다중 전압 리스트 스케줄링을 기반으로 simulated annealing기법을 적용하여 임계 경로상의 연산인지와 관계없이 자유롭게 여러 전압을 할당하여 최적화함으로서 저전력 스케줄링 결과를 얻을 수 있었다. 계산 시간 제한에 여유가 있을 때에는 전반적으로 낮은 전압을 사용하여 에너지 소모를 더욱 낮출 수 있다. 그리고 후처리 과정을 통해 추가의 에너지 감소를 얻을 수 있었다. 경우에 따라, 전압 level shifter 수를 줄일 필요가 있으므로 비용 함수에 가중치를 줄 수 있도록 하였다. 예를 들어, level shifter 에너지 소모에 6배의 가중치를 주면, 전압 level shifter 수는 약 24%, shifter 에너지 소모는 약 20% 정도 감소한다. 이를 이용하여 전체 에너지 소모와 level shifter 사용횟수의 tradeoff가 가능하다.
계층적 압축 기법을 지원하는 스트리밍 시스템 응용은 제한된 네트워크 자원의 효과적인 활용과 사용자가 느끼는 화질을 최대로 해야 한다. 이를 위해서는 적절한 전송 계층의 선택 및 패킷 인터벌 결정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 계층이 갖는 화질의 영향력을 바탕으로 패킷 인터벌 결정 및 계층 선택 알고리즘 SAPS를 제시한다. 인터-프레임 압축 기법을 사용하는 비디오 스트리밍 시스템에서 패킷 손실의 감소만으로는 재생 화질의 향상을 이룰 수 없고, 재생 화질에 높은 영향력을 가진 패킷의 복원율이 높아질 때, 비로소 재생 화질이 향상된다. SAPS는 패킷의 의존성 그래프를 바탕으로 전송 계층을 결정하며, 이렇게 결정된 전송 계층은 사용자가 느끼는 서비스의 품질을 최대로 만든다. 또한, 선택된 계층에 대한 패킷의 인터벌 조절을 통해 계층 선택에 의한 효과가 유지되도록 한다. 실험을 통해 SAPS 알고리즘이 사용자가 느끼는 서비스 품질의 향상뿐만 아니라, 네트워크 자원 활용도 효과적으로 이루고 있음을 보여준다.
본 논문에서는 광대역 종합 정보 통신망을 구현하는데 필수적인 ATM 스위치의 방식 중 입력단 큐잉 방식에 적용할 수 있는 셀 중재 기법으로 입력된 큐잉방식에서의 HOL (Head-of-Line) 블록킹과 출력단 충돌을 개선하여 입력단과 출력단의 매칭이 최대가 되도록 하는 기법인 MUCS(Matrix Unit Cell Scheduler)를 개선한 WMUCS(Weighted Matrix Unit Cell Scheduler)를 제안한다. WMUCS는 MUCS의 장점인 단순한 알고리즘과 높은 처리율에 대한 특성은 그대로 지니면서 더 좋은 특성을 보여주었다. 그리고 MUCS의 문제점인 기근(starvation)현상을 보완하여 최대 처리율을 거의 100%로 출력단 큐잉 방식에 근접하는 뛰어난 결과를 얻어내었다. WMUCS의 성능 분석을 위해 소프트웨어로 시뮬레이션하였다. 가장 중요한 세 가지 파라미터는 최대 처리율과 평균 지연, 그리고 셀 손실률이다. 최대 처리율은 예상한대로 순수한 MUCS보다 다소 개선되었다. 평균 지연은 버스티 트래픽의 경우에 개선 효과가 뚜렷했다 셀 손실률도 WMUCS보다 우수한 수준이다.
본 논문은 작업별 위치기반 지수학습 효과를 갖는 2-에이전트 단일기계 스케줄링 문제를 고려한다. 에이전트 A는 가중 완료 시간의 합을 최소화하며, 에이전트 B는 총소요시간에 대한 상한 값을 만족하는 조건을 갖는다. 본 연구에서는 먼저 우수해/가능해에 대한 특성을 개발하고, 이를 이용하여 최적 해를 찾기 위한 분지한계 알고리즘을 설계한다. 또한 근사 최적 해를 구하기 위해 6가지 다른 초기해 생성 방법을 이용한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 수치 실험을 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다. 실험 결과, 다른 초기해 생성 방법들 간에는 %errors 차이가 유의하게 발생하지 않았으며, 에이전트 A의 작업 순서를 무작위로 생성할 때 성능이 좋아짐을 발견하였다. 반면에, 에이전트 B의 초기해 생성 방법은 성능에 영향을 미치지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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